Каталог курсов

Направления обучения

Все курсы Маркетинг Бизнес и управление Дизайн и UX Программирование Аналитика Управление командой Высшее образование Творческие профессии Профессии в образовании Корпоративное обучение Новые профессии Финансы и инвестиции Компьютерные игры Саморазвитие и хобби Медицина и здоровье

Бесплатный курс

начало карьеры

IT-профессии

Как выбрать направление и реализовать себя

Избранное

Курс

Python для анализа данных

Освоите ключевой инструмент для анализа данных и машинного обучения

Научитесь работать с данными на всех этапах: от сбора, очистки, анализа до визуализации

Соберёте портфолио и спланируете карьерный рост

Поможем подобрать обучение

Когда

21 ноября — 24 марта

Стартует сегодня

Не подходит дата старта? Запишитесь сейчас, а учитесь со следующим набором

Длительность

4 месяца

Формат обучения

Видеолекции, вебинары, практика и поддержка экспертов

Документ

Удостоверение о повышении квалификации

Акция

-30%

Акция

-30%

30%

с 15.11 по 22.11

Чёрная пятница здесь

Скидка уже включена в стоимость. Оплатите до 22 ноября, чтобы скидка не сгорела.

Условия акции

Какие задачи аналитики решают с помощью Python

Python — один из самых популярных и доступных языков программирования. Его используют для обработки данных, машинного обучения и работы с нейросетями. С помощью Python можно создавать модели для оценки гипотез, поиска данных и аналитики.

У Python есть объёмная библиотека с готовыми инструментами для анализа данных. Вокруг языка сформировано поддерживающее сообщество специалистов, которые помогают друг другу в решении различных задач.

Чему научитесь

Анализировать данные
Получите фундаментальные знания по Python для решения аналитических задач
Получать данные самостоятельно
Перестанете зависеть от разработчиков, почувствуете уверенность в оптимизации процессов
Работать с библиотеками
Сможете использовать готовые инструменты для обработки и визуализации данных
Делать выводы на основе данных
Научитесь находить новые взаимосвязи в данных и интерпретировать их для улучшения показателей бизнеса

Вас ждут задания, которые можно добавить в портфолио

Выполните 20 домашних работ и итоговый проект

Примеры практических задач

Написать функцию, которая будет проверять номер телефона на валидность

Классифицировать текстовые сообщения по признаку спама

Написать программу для автоматизации работы секретаря

Построить различные виды визуализаций

Направление Нетологии «Аналитика и Data Science» —

обладатель «Премии Рунета» в номинации «Образование и кадры» в 2019 году

Программа обучения — 4 месяца

65 часов теории и 96 часов практики

● Программа повышения квалификации

● Занятия проходят по расписанию не чаще 2 раз в неделю после 18:00 МСК

● На лекции и практические задания понадобится 10 часов в неделю

● Записи вебинаров, видеолекции, презентации, квизы, тренажёры и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

1 модуль
Основы Python

Познакомитесь с основами Python, необходимыми для Data Science и работы с данными. Напишете свои первые самостоятельные программы. Научитесь контролировать ход работы при помощи условных операторов и корректно обрабатывать ошибки в программах. Сможете разделять программы на составные части и овладеете основами системы контроля версий.

Основы Python: Jupyter Notebook, комментарии в коде, арифметические операции, переменные, условные конструкции

Понятие класса

Функции

Бонусные видеолекции по Git

Регулярные выражения и основы синтаксического разбора

Управляющие конструкции и коллекции

Работа с файловой системой и модули

Исключения и обработка ошибок

Лабораторная работа по блоку: разбор нескольких задач совместно с экспертом

2 модуль
Основные библиотеки для анализа данных

Научитесь использовать Pandas для работы с информацией в таблицах. Сможете работать с матрицами и векторами в Python. Узнаете, как работать с элементами массива разных размерностей в NumPy, отображать данные в различных срезах и различными способами для их анализа.

Библиотека NumPy: вычислительные задачи

Функции и работа с данными

Основы парсинга и работы с API

Библиотека Pandas: обзор возможностей и базовые операции

Продвинутый Pandas: оптимизация, сводные таблицы, методы работы со строками, объединения датафреймов, конкатенация таблиц, оптимизация хранения данных

3 модуль
Статистика в Python

Поймёте, как применять статистические методы в решении реальных задач. Освоите основные понятия и точки применения статистики. Узнаете про основные распределения (нормальное, равномерное), зависимые и случайные величины. Познакомитесь с дискретными и непрерывными распределениями, основами статистических проверок гипотез.

Основные понятия статистики

Поиск аномалий в данных и работа с пропущенными значениями

Визуализация данных

Описательная статистика

Поиск взаимосвязей в данных (корреляция)

Доверительный интервал

Проверка гипотез для независимых выборок

A/B-тесты

Регрессия и регрессионный анализ

Модели классификации

Модели кластеризации

Работа с временными рядами (декомпозиция и интерполяция временных рядов)

Итоговый проект

В конце курса вы проанализируете уровень удовлетворённости сотрудников работой, рассчитаете, сколько сотрудников работает в каждом департаменте и визуализируете их распределение по зарплатам.

Проверите гипотезу, что сотрудники с высоким окладом проводят на работе больше времени и рассчитаете показатели среди уволившихся и работающих сотрудников. Построите модель LDA, предсказывающую, уволится ли сотрудник.

Развивайте навыки работы с кодом на тренажёре

• Выполняйте простые задачи для закрепления теории

• Пишите и запускайте код прямо в браузер

• Пользуйтесь мгновенной проверкой или подсказками

• Задавайте вопросы по заданию — вам ответит эксперт или аспирант

Как проходит обучение

.04

Учитесь в удобном для вас темпе

На курсах есть расписание, но если вы понимаете, что не успеваете, то можно двигать дедлайны по заданиям, смотреть вебинары в записи и приостанавливать обучение на срок до 6 месяцев.

.01

Изучаете материалы в личном кабинете

Занятия включают в себя видеолекции и вебинары, практические задания, тесты и квизы. Вы занимаетесь по расписанию, но всегда можете вернуться к началу. Записи занятий хранятся в личном кабинете 3 года.

.02

Получаете обратную связь по выполненным заданиям

Эксперты дают развёрнутую обратную связь: записывают видео, пишут сообщения и отвечают на вопросы на вебинарах. А вы обмениваетесь опытом с одногруппниками в чате и становитесь частью комьюнити.

.03

Получаете поддержку от наставников

Наставники помогут разобраться в сложной теме, получить ответы и выполнить задания. Координаторы отвечают на организационные вопросы, напоминают о дедлайнах и мотивируют двигаться к цели.

.04

Учитесь в удобном для вас темпе

.01

Изучаете материалы в личном кабинете

.02

Получаете обратную связь по выполненным заданиям

.03

Получаете поддержку от наставников

.04

Учитесь в удобном для вас темпе

Все уроки теперь и в мобильном приложении

Мы разработали платформу для смартфонов, чтобы вы могли учиться в спортзале, самолёте, на даче или в пути.

Учитесь, где нравится
Доступ к учебным материалам всегда под рукой: это экономит ваши ресурсы
Занимайтесь даже без интернета
Можно скачать материалы на телефон и учиться даже там, где плохая связь
Получайте подсказки по дедлайнам
Приложение работает как помощник: напомнит про домашнюю работу или вебинар
Загружайте задания с телефона
Удобно отслеживать статус практических работ и отвечать на комментарии преподавателя

Преподаватели —
практикующие эксперты

Ваше резюме после обучения

Аналитик Python

Ключевые навыки

Работа с сырыми данными и их подготовка для анализа

Работа с аналитическими библиотеками numpy, scipy и pandas

Визуализация данных с помощью библиотек seaborn, plotly, matplotlib

Статистический анализ данных

Применение математических моделей

Выбор и создание фич

Применение основных алгоритмов для обработки данных

Парсинг данных с сайтов и внешних источников

Автоматизация процессов получения данных для отчетов

Регулярные выражения

Инструменты

pandas

Наиболее продвинутая и быстроразвивающаяся библиотека для обработки и анализа данных в Python.

SkLearn

Базовая библиотека в Python для построения алгоритмов машинного обучения.

matplotlib

Библиотека Python для визуализации данных.

Seaborn

Библиотека Python для визуализации статистических данных.

Git

Система управления версиями кода.

Модуль для работы с регулярными выражениями.

Numpy

Библиотека Python для математических исчислений.

Bs4

Библиотека Python для извлечения данных из файлов HTML и XML.

Requests

Библиотека Python для составления HTTP-запросов.

Datetime

Библиотека Python для работы с временем и датой.

Вашу квалификацию подтвердит официальный документ

Мы обучаем по государственной лицензии и выдаём удостоверение о повышении квалификации установленного образца, которое можно показать работодателю.

Наши студенты достигают своих целей. Вот их истории

Олег Абаляев

Из плюсов курса могу выделить оптимальную нагрузку. Многие студенты работают. Ещё хороший фидбэк по домашним заданиям, их реально проверяют, а не ставят оценку формально. Преподаватели доходчиво объясняют. Координатор всегда внимательная к студентам, заранее предупреждает о занятиях.

При выполнении домашнего задания были сложности с базовыми знаниями статистики: хоть у меня есть высшее образование, но математической статистики не было, и я немного поплыл. Но в целом некритично.

Юлия Романовская

У меня не было опыта программирования, поэтому было нелегко. Курс был довольно насыщенным. При этом мой опыт обучения оказался успешным. Хочу отметить структурированную подачу информации на курсе. Программа получилась последовательная, взвешенная и чёткая.

Классно, когда у преподавателей горят глаза, когда они заинтересованы в результате. Коллеги, здесь будет интересно и комфортно даже новичкам, таким же как я. Да, придётся заниматься усерднее и больше, но результат того стоит. Удачи.

Предложение для компаний

Вы можете обучить сотрудников на этом курсе. Адаптируем программу под ваш бизнес и предоставим отчёты об успеваемости. При обучении сразу нескольких сотрудников — более выгодная стоимость.

Оставьте заявку, мы свяжемся с вами, чтобы подготовить индивидуальное предложение.

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Деньги можно вернуть в любой момент. В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.

Подробные условия

30%

с 15.11 по 22.11

Чёрная пятница здесь

Скидка уже включена в стоимость. Оплатите до 22 ноября, чтобы скидка не сгорела.

Условия акции

Запись на обучение

Выбор способа оплаты

Оплата

...

4 месяца обучения, старт 21 ноября

Запишитесь или получите консультацию

Частями без переплат

2 881 ₽/месяц

4 116 ₽ на 18 месяцев

Одним платежом

со скидкой 5%

49 300

₽

74 100 ₽

-30%

акция действует

до 22 ноября

2465

баллов Плюса

при оплате Яндекс Пэй

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

По всем вопросам 8 (800) 301-39-69 по будням с 10 до 19 по МСК. Бесплатно по России

4 месяца обучения, старт 21 ноября

Python для анализа данных

Частями без переплат

2 881 ₽/месяц

4 116 ₽ на 18 месяцев

Одним платежом

со скидкой 5%

49 300

₽

74 100 ₽

-30%

акция действует

до 22 ноября

2465

баллов Плюса

при оплате Яндекс Пэй

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

По всем вопросам 8 (800) 301-39-69 по будням с 10 до 19 по МСК. Бесплатно по России

Запишитесь или получите консультацию

Отвечаем на вопросы

Как оформить рассрочку, какие условия предоставления рассрочки?

Рассрочку без переплат можно оформить через Сбер, Т-Банк и другие банки-партнёры на сроки от 6 до 36 месяцев. Решение о предоставлении рассрочки принимает банк.

Что такое оплата частями?

Оплата частями — сервис, который помогает разбить стоимость покупки на равные части и выплачивать их в течение нескольких месяцев (от 2 до 24). Покупателю не нужно заключать кредитный договор. При использовании этого сервиса возможна переплата.

Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение Нетологии